霉变板栗的近红外光谱和神经网络方法判别
利用近红外光谱检测了带壳板栗的品质.在波数为12000～4000cm-1范围内采用近红外漫反射法采集了合格板栗和霉变板栗的光谱,用6种光谱预处理方法分析数据,比较了板栗近红外光谱在不同预处理方法下所建模型的识别率.试验结果表明经矢量归一化预处理所建模型识别效果最好,对预测集中的合格板栗、表面霉变板栗、内部霉变板栗的预测正确率分别为94.74%、94.44%、92.31%.
李培武(中国农业科学院油料作物研究所,武汉,430062)
刊 名： 农业机械学报 ISTIC EI PKU 英文刊名： TRANSACTIONS OF THE CHINESE SOCIETY FOR AGRICULTURAL MACHINERY 年，卷(期)： 2009 40(z1) 分类号： O57.33 S123 关键词： 板栗 近红外光谱 BP神经网络 预处理 主成分提取